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1、解耦
2、异步
3、削峰
使用了消息队列会有什么缺点?
消息队列如何选型?
如何保证消息队列是高可用的？
如何保证消息不被重复消费？
如何保证消费的可靠性传输?
RabbitMQ
kafka
如何保证消息的顺序性？
总结
一个用消息队列的人，不知道为啥用，有点尴尬。没有复习这点，很容易被问蒙，然后就开始胡扯了。
回答：这个问题,咱只答三个最主要的应用场景，不可否认还有其他的，但是只答三个主要的，即以下六个字:
解耦、异步、削峰
1、解耦
传统模式:
传统模式的缺点：
系统间耦合性太强，如上图所示，系统A在代码中直接调用系统B和系统C的代码，如果将来D系统接入，系统A还需要修改代码，过于麻烦！
中间件模式:
中间件模式的的优点：
将消息写入消息队列，需要消息的系统自己从消息队列中订阅，从而系统A不需要做任何修改。
2、异步
传统模式:
传统模式的缺点：
一些非必要的业务逻辑以同步的方式运行，太耗费时间。
中间件模式:
中间件模式的的优点：
将消息写入消息队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行，加快响应速度
3、削峰
传统模式
传统模式的缺点：
并发量大的时候，所有的请求直接怼到数据库，造成数据库连接异常
中间件模式:
中间件模式的的优点：
系统A慢慢的按照数据库能处理的并发量，从消息队列中慢慢拉取消息。在生产中，这个短暂的高峰期积压是允许的。
使用了消息队列会有什么缺点?
分析:一个使用了MQ的项目，如果连这个问题都没有考虑过，就把MQ引进去了，那就给自己的项目带来了风险。
我们引入一个技术，要对这个技术的弊端有充分的认识，才能做好预防。要记住，不要给公司挖坑！
回答:回答也很容易，从以下两个个角度来答
系统可用性降低:
你想啊，本来其他系统只要运行好好的，那你的系统就是正常的。
现在你非要加个消息队列进去，那消息队列挂了，你的系统不是呵呵了。因此，系统可用性降低
系统复杂性增加:
要多考虑很多方面的问题，比如一致性问题、如何保证消息不被重复消费，如何保证保证消息可靠传输。
因此，需要考虑的东西更多，系统复杂性增大。
但是，我们该用还是要用的。
消息队列如何选型?
先说一下，博主只会ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,Kafka，对什么ZeroMQ等其他MQ没啥理解，因此只能基于这四种MQ给出回答。
分析:既然在项目中用了MQ，肯定事先要对业界流行的MQ进行调研，如果连每种MQ的优缺点都没了解清楚，就拍脑袋依据喜好，用了某种MQ，还是给项目挖坑。
如果面试官问:"你为什么用这种MQ？。"
你直接回答"领导决定的。"
这种回答就很LOW了。
还是那句话，不要给公司挖坑。
我们可以看出，RabbitMQ版本发布比ActiveMq频繁很多。至于RocketMQ和kafka就不带大家看了，总之也比ActiveMQ活跃的多。详情，可自行查阅。
再来一个性能对比表
综合上面的材料得出以下两点:
1、中小型软件公司，建议选RabbitMQ.
一方面，erlang语言天生具备高并发的特性，而且他的管理界面用起来十分方便。
正所谓，成也萧何，败也萧何！他的弊端也在这里，虽然RabbitMQ是开源的，然而国内有几个能定制化开发erlang的程序员呢？
所幸，RabbitMQ的社区十分活跃，可以解决开发过程中遇到的bug，这点对于中小型公司来说十分重要。
不考虑rocketmq和kafka的原因是，一方面中小型软件公司不如互联网公司，数据量没那么大，选消息中间件，应首选功能比较完备的，所以kafka排除。
不考虑rocketmq的原因是，rocketmq是阿里出品，如果阿里放弃维护rocketmq，中小型公司一般抽不出人来进行rocketmq的定制化开发，因此不推荐。
2、大型软件公司，根据具体使用在rocketMq和kafka之间二选一
一方面，大型软件公司，具备足够的资金搭建分布式环境，也具备足够大的数据量。
针对rocketMQ,大型软件公司也可以抽出人手对rocketMQ进行定制化开发，毕竟国内有能力改JAVA源码的人，还是相当多的。
至于kafka，根据业务场景选择，如果有日志采集功能，肯定是首选kafka了。具体该选哪个，看使用场景。
如何保证消息队列是高可用的？
在第二点说过了，引入消息队列后，系统的可用性下降。
在生产中，没人使用单机模式的消息队列。
因此，作为一个合格的程序员，应该对消息队列的高可用有很深刻的了解。
如果面试官问："你们的消息中间件如何保证高可用的？"
如果你的回答只是表明自己只会订阅和发布消息，面试官就会怀疑你是不是只是自己搭着玩，压根没在生产用过。
因此，请做一个爱思考，会思考，懂思考的程序员。
回答:这问题，其实要对消息队列的集群模式要有深刻了解，才好回答。
以rcoketMQ为例，他的集群就有多master 模式、多master多slave异步复制模式、多 master多slave同步双写模式。
多master多slave模式部署架构图（网上找的,偷个懒，懒得画）:
其实博主第一眼看到这个图，就觉得和kafka好像，只是NameServer集群，在kafka中是用zookeeper代替，都是用来保存和发现master和slave用的。
通信过程如下:
Producer 与 NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从 NameServer 获取 Topic 路由信息，并向提供 Topic 服务的 Broker Master 建立长连接，且定时向 Broker 发送心跳。
Producer 只能将消息发送到 Broker master，但是 Consumer 则不一样，它同时和提供 Topic 服务的 Master 和 Slave建立长连接，既可以从 Broker Master 订阅消息，也可以从 Broker Slave 订阅消息。
那么kafka呢,为了对比说明直接上kafka的拓补架构图(也是找的，懒得画)
如上图所示，一个典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。
Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。
Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。
至于rabbitMQ,也有普通集群和镜像集群模式，自行去了解，比较简单，两小时即懂。
要求，在回答高可用的问题时，应该能逻辑清晰的画出自己的MQ集群架构或清晰的叙述出来。
如何保证消息不被重复消费？
这个问题其实换一种问法就是，如何保证消息队列的幂等性?
这个问题可以认为是消息队列领域的基本问题。换句话来说，是在考察你的设计能力，这个问题的回答可以根据具体的业务场景来答，没有固定的答案。
回答:先来说一下为什么会造成重复消费?
其实无论是那种消息队列，造成重复消费原因其实都是类似的。
正常情况下，消费者在消费消息时候，消费完毕后，会发送一个确认信息给消息队列，消息队列就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除。只是不同的消息队列发送的确认信息形式不同
例如RabbitMQ是发送一个ACK确认消息，RocketMQ是返回一个CONSUME_SUCCESS成功标志，kafka实际上有个offset的概念
简单说一下(如果还不懂，出门找一个kafka入门到精通教程),就是每一个消息都有一个offset，kafka消费过消息后，需要提交offset，让消息队列知道自己已经消费过了。
那造成重复消费的原因?
就是因为网络传输等等故障，确认信息没有传送到消息队列，导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了，再次将该消息分发给其他的消费者。
如何解决?这个问题针对业务场景来答分以下几点
1、比如，你拿到这个消息做数据库的insert操作。
那就容易了，给这个消息做一个唯一主键，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，避免数据库出现脏数据。
2、再比如，你拿到这个消息做redis的set的操作
那就容易了，不用解决。因为你无论set几次结果都是一样的，set操作本来就算幂等操作。
3、如果上面两种情况还不行，上大招。
准备一个第三方介质,来做消费记录。以redis为例，给消息分配一个全局id，只要消费过该消息，将以K-V形式写入redis。那消费者开始消费前，先去redis中查询有没消费记录即可。
如何保证消费的可靠性传输?
分析:我们在使用消息队列的过程中，应该做到消息不能多消费，也不能少消费。如果无法做到可靠性传输，可能给公司带来千万级别的财产损失。
同样的，如果可靠性传输在使用过程中，没有考虑到，这不是给公司挖坑么，你可以拍拍屁股走了，公司损失的钱，谁承担。
还是那句话，认真对待每一个项目，不要给公司挖坑
回答:其实这个可靠性传输，每种MQ都要从三个角度来分析:生产者弄丢数据、消息队列弄丢数据、消费者弄丢数据
RabbitMQ
1、生产者丢数据
从生产者弄丢数据这个角度来看，RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息。
transaction机制就是说，发送消息前，开启事物(channel.txSelect())，然后发送消息，如果发送过程中出现什么异常，事物就会回滚(channel.txRollback())，如果发送成功则提交事物(channel.txCommit())。
然而缺点就是吞吐量下降了。因此，按照博主的经验，生产上用confirm模式的居多。
一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始)
一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，rabbitMQ就会发送一个Ack给生产者(包含消息的唯一ID)
这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了.如果rabiitMQ没能处理该消息，则会发送一个Nack消息给你，你可以进行重试操作。
处理Ack和Nack的代码如下所示（说好不上代码的，偷偷上了）:
2、消息队列丢数据
处理消息队列丢数据的情况，一般是开启持久化磁盘的配置。
这个持久化配置可以和confirm机制配合使用，你可以在消息持久化磁盘后，再给生产者发送一个Ack信号。
这样，如果消息持久化磁盘之前，rabbitMQ阵亡了，那么生产者收不到Ack信号，生产者会自动重发。
那么如何持久化呢，这里顺便说一下吧，其实也很容易，就下面两步
1、将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列
2、发送消息的时候将deliveryMode=2
这样设置以后，rabbitMQ就算挂了，重启后也能恢复数据
3、消费者丢数据
消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式。
这种模式下，消费者会自动确认收到信息。这时rahbitMQ会立即将消息删除，这种情况下如果消费者出现异常而没能处理该消息，就会丢失该消息。
至于解决方案，采用手动确认消息即可。
kafka
Producer在发布消息到某个Partition时，先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader
然后无论该Topic的Replication Factor为多少（也即该Partition有多少个Replica），Producer只将该消息发送到该Partition的Leader。
Leader会将该消息写入其本地Log。每个Follower都从Leader中pull数据。
针对上述情况，得出如下分析
1、生产者丢数据
在kafka生产中，基本都有一个leader和多个follwer。follwer会去同步leader的信息。
因此，为了避免生产者丢数据，做如下两点配置
第一个配置要在producer端设置acks=all。这个配置保证了，follwer同步完成后，才认为消息发送成功。
在producer端设置retries=MAX，一旦写入失败，这无限重试
2、消息队列丢数据
针对消息队列丢数据的情况，无外乎就是，数据还没同步，leader就挂了，这时zookpeer会将其他的follwer切换为leader,那数据就丢失了。
针对这种情况，应该做两个配置。
replication.factor参数，这个值必须大于1，即要求每个partition必须有至少2个副本
min.insync.replicas参数，这个值必须大于1，这个是要求一个leader至少感知到有至少一个follower还跟自己保持联系
这两个配置加上上面生产者的配置联合起来用，基本可确保kafka不丢数据
3、消费者丢数据
这种情况一般是自动提交了offset，然后你处理程序过程中挂了。kafka以为你处理好了。
再强调一次offset是干嘛的
offset：指的是kafka的topic中的每个消费组消费的下标。
简单的来说就是一条消息对应一个offset下标，每次消费数据的时候如果提交offset，那么下次消费就会从提交的offset加一那里开始消费。
比如一个topic中有100条数据，我消费了50条并且提交了，那么此时的kafka服务端记录提交的offset就是49(offset从0开始)，那么下次消费的时候offset就从50开始消费。
解决方案也很简单，改成手动提交即可。
如何保证消息的顺序性？
分析:其实并非所有的公司都有这种业务需求，但是还是对这个问题要有所复习。
回答:针对这个问题，通过某种算法，将需要保持先后顺序的消息放到同一个消息队列中(kafka中就是partition,rabbitMq中就是queue)。然后只用一个消费者去消费该队列。
有的人会问:那如果为了吞吐量，有多个消费者去消费怎么办？
这个问题，没有固定回答的套路。比如我们有一个微博的操作，发微博、写评论、删除微博，这三个异步操作。如果是这样一个业务场景，那只要重试就行。
比如你一个消费者先执行了写评论的操作，但是这时候，微博都还没发，写评论一定是失败的，等一段时间。等另一个消费者，先执行写评论的操作后，再执行，就可以成功。
总之，针对这个问题，我的观点是保证入队有序就行，出队以后的顺序交给消费者自己去保证，没有固定套路。
总结
写到这里，希望读者把本文提出的这几个问题，经过深刻的准备后，一般来说，能囊括大部分的消息队列的知识点。
如果面试官不问这几个问题怎么办，简单，自己把几个问题讲清楚，突出以下自己考虑的全面性。
最后，其实我不太提倡这样突击复习，希望大家打好基本功，做一个爱思考，懂思考，会思考的程序员。
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